bias.data.fill_()
时间: 2024-05-29 22:10:36 浏览: 20
This is a PyTorch method used to fill the bias tensor with values drawn from a uniform distribution between -1 and 1. The underscore at the end of the method name indicates that the operation is performed in-place, meaning the original tensor is modified rather than creating a new tensor with the filled values.
相关问题
def weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Linear') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0) elif classname.find('BatchNorm') != -1: m.weight.data.normal_(1.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0)
这段代码定义了一个函数weights_init,该函数用于对神经网络模型的权重进行初始化。让我来解释一下这段代码的逻辑:
该函数采用一个输入参数m,表示输入的神经网络模型或其子模块。
首先,代码通过m.__class__.__name__获取m的类名,即获取m所属的类的名称。
接下来,代码使用find函数在类名中查找关键字'Linear'。如果找到了'Linear'关键字,说明当前模块是线性层(全连接层),则进入第一个条件块。
在第一个条件块内部,代码使用normal_函数为当前线性层的权重m.weight.data进行初始化。这里使用了正态分布(均值为0,标准差为0.02)来初始化权重。
然后,代码使用fill_函数为当前线性层的偏置项m.bias.data进行初始化,将其填充为0。
如果在类名中找到了'BatchNorm'关键字,说明当前模块是批归一化层(Batch Normalization),则进入第二个条件块。
在第二个条件块内部,代码使用normal_函数为当前批归一化层的权重m.weight.data进行初始化。这里同样使用了正态分布(均值为1,标准差为0.02)来初始化权重。
然后,代码使用fill_函数为当前批归一化层的偏置项m.bias.data进行初始化,将其填充为0。
通过这样的权重初始化过程,可以帮助神经网络模型在初始阶段更好地学习到数据的特征,并提高模型的训练效果。
def init_layers(self): for i in range(len(self.hiddens)): self.gate[i].weight.data.normal_(0, 0.05) self.gate[i].bias.data.fill_(0.0)
这个方法是用来对模型的门控网络进行初始化的。通过遍历`self.hiddens`列表,对每个门控网络的权重和偏置进行初始化操作。`self.gate[i].weight.data.normal_(0, 0.05)`使用正态分布随机初始化权重,均值为0,标准差为0.05。`self.gate[i].bias.data.fill_(0.0)`将偏置初始化为0。通过这样的初始化操作,可以为门控网络提供一个合适的初始状态,有助于模型的训练和收敛。
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